下载文档原格式
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
第1章1.简述什么是大数据？答：大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2.大数据的数据有什么特点？答：数据量大（Volume）、数据类型复杂（Variety）、数据产生速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。
3.大数据对科学研究有什么影响？答：促进了科学研究的第四范式产生和交叉学科的发展。
4.大数据有哪些数据类型？答：有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
5.大数据有哪些应用？答：大数据可以在众多领域创造巨大的衍生价值：实现数据的资源化，帮助企业抢占市场，提供个性化服务，指定有效方针等；与云计算深度结合；可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破第2章1.简述什么是云计算？答：①云计算是一种动态扩展的计算模式，通过网络将虚拟化的资源作为服务提供给用户。
②云计算是一种无处不在的、便捷的通过互联网访问的一个可定制的IT资源（IT资源包括网络、服务器、存储、应用软件和服务）共享池，是一种按使用量付费的模式。
它能够通过最少量的管理或与服务供应商的互动实现计算资源的迅速供给和释放2.云计算有什么特点？答：①具有大规模并行计算能力②资源虚拟化和弹性调度③数据量巨大并且增速迅猛产生了典型的大数据处理技术3.请简述云计算的三种主要部署模式。
答：①公有云：提供面向社会大众、公共群体的云计算服务②私有云：提供面向应用行业/组织内的云计算服务③混合云：是把公有云和私有云进行整合，吸纳二者的优点，给企业带来真正意义上的云计算服务4.请简述云计算的三种主要服务模式。
答：1.基础设施即服务（IaaS）①主要用户是系统管理员②直接利用云提供的资源进行业务的部署或简单的开发③服务提供商提供给用户的服务是计算和存储基础设施④用户不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选择⑤关键技术及解决方案是虚拟化技术2.平台即服务（PaaS）①主要用户是开发人员②把应用服务的运行和开发环境作为一种服务提供的商业模式即PaaS是把二次开发的平台以服务形式提供给开发软件的用户使用③开发人员不需要管理或控制底层的云计算基础设施，但可以方便地使用很多在构建应用时的必要服务④两个关键技术：分布式的并行计算和大文件分布式存储3.软件即服务（SaaS）①主要用户是普通用户②服务提供商提供给用户的服务是运行在云计算基础设施上的应用程序，用户只需要通过终端设备接入使用即可，简单方便，不需要用户进行软件开发，也无需管理底层资源③关键技术是多租户技术，使资源能够更好的共享5.请画出云计算基础设施Google平台的基础架构图。
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
数据科学家的职责和能力要求在当今信息时代，随着大数据的不断涌现，数据科学家的需求越来越大。
数据科学家是以数据为基础，运用统计学、数学和计算机科学等技术来提取数据中隐藏信息的专业人员。
本文将介绍数据科学家的职责和能力要求。
一、数据科学家的职责1. 数据收集与处理：数据科学家负责收集和整理数据，包括从各个渠道获取数据，清洗和预处理数据，保证数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与建模：数据科学家要运用统计学和机器学习等技术，对数据进行分析和建模，挖掘数据中的规律和模式，提供洞察和预测。
3. 提供解决方案：根据数据分析的结果，数据科学家要向企业或组织提供解决方案，帮助其优化业务流程、提高决策效率和解决实际问题。
4. 数据可视化：数据科学家要能够使用数据可视化工具，将分析结果以图表等形式展现，使非技术人员也能理解和应用分析结果。
5. 团队合作：数据科学家通常需要与其他职能部门密切合作，包括与数据工程师、产品经理以及业务部门等合作，共同推动数据驱动的决策和业务创新。
二、数据科学家的能力要求1. 扎实的统计学基础：数据科学家需要具备扎实的统计学基础，熟悉统计学知识和方法，能够灵活运用统计学技术进行数据分析和建模。
2. 编程能力：数据科学家需要具备一定的编程能力，至少熟悉一门编程语言，如Python、R或SQL，能够使用编程语言处理大规模数据和进行算法实现。
3. 机器学习和人工智能：数据科学家需要了解机器学习和人工智能的基本理论和应用，能够应用机器学习和深度学习算法解决实际问题。
4. 领域知识和业务理解：数据科学家还需要对所在行业或领域有一定的了解，能够理解业务需求和问题，将数据科学方法应用到实际场景中。
5. 沟通能力：数据科学家不仅需要具备技术能力，还需要具备良好的沟通能力，能够与非技术人员有效沟通，向他们解释数据分析结果和建议。
6. 创新思维：数据科学家需要具备创新思维，能够从海量数据中发现问题和机会，并提出创新的解决方案，推动企业的业务和创新发展。
1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
大数据的数据科学家与数据工程师随着科技的不断发展，大数据成为了各行各业的热门话题。
在这个信息爆炸的时代，海量的数据被不断地产生和收集，为了从中挖掘出有价值的信息，大数据的数据科学家和数据工程师起到了至关重要的作用。
本文将从他们的角度出发，探讨他们的职责和技能，以及他们在实际工作中的应用。
一、数据科学家的职责和技能数据科学家是大数据领域中的一名重要从业者，他们的职责是通过对现有数据的分析和挖掘，为企业提供有参考价值的信息和决策支持。
他们需要具备以下的技能和能力：1. 熟练的编程技能：数据科学家需要熟悉一些编程语言，如Python、R等，以便能够对大数据进行处理和分析。
2. 数据挖掘和统计分析的能力：数据科学家需要具备运用数据挖掘和统计分析方法的能力，以便从庞大的数据中找到有意义的结论和规律。
3. 领域知识的积累：数据科学家还需要具备一定的领域知识，以便能够理解和分析相关的业务问题。
二、数据工程师的职责和技能数据工程师是负责大数据平台的搭建和维护的人员，他们的职责是将数据科学家提供的算法和模型转化为可运行的代码，并保证数据的稳定和安全。
他们需要具备以下的技能和能力：1. 数据库和数据处理技术的熟练掌握：数据工程师需要掌握各类数据库的使用和优化技术，以及数据的清洗和转换方法。
2. 分布式计算和集群管理的能力：大数据的处理需要借助分布式计算和集群管理等技术，数据工程师需要熟悉这些技术的原理和应用。
3. 系统运维和故障排除的能力：数据工程师需要具备系统运维和故障排除的能力，以保证大数据平台的稳定和安全运行。
三、数据科学家与数据工程师的合作数据科学家和数据工程师在工作中需要紧密合作，彼此之间相辅相成。
数据科学家负责提供算法和模型，为企业提供决策支持；而数据工程师负责将这些算法和模型转化为可运行的代码，并保证数据的稳定和安全。
他们之间的合作需要具备以下要点：1. 沟通和理解：数据科学家和数据工程师需要进行频繁的沟通和交流，确保双方对业务问题和需求有足够的理解。
数据科学与大数据导论心得体会数据科学与大数据导论是一门综合性的课程，通过对数据科学和大数据的基本概念、原理和应用进行讲解，帮助学生全面了解数据科学和大数据领域的基础知识。
在上完这门课之后，我对数据科学和大数据有了更深入的了解，并获得了一些心得体会。
首先，数据科学和大数据领域的重要性不容忽视。
随着信息技术的发展，数据量呈爆炸式增长，如何处理和分析这些海量的数据成为了一个亟待解决的问题。
数据科学与大数据的发展为我们提供了解决这个问题的方法和工具。
通过对数据的挖掘、分析和建模，可以从大数据中发现有价值的信息，为决策和创新提供支持。
其次，数据科学和大数据领域是跨学科的。
在数据科学和大数据的研究和应用过程中，涉及到多个学科的知识和技术，包括数学、计算机科学、统计学、机器学习等。
因此，要成为一名优秀的数据科学家或大数据分析师，需要不断学习和掌握多个学科的知识，以便更好地应对复杂的数据分析和数据处理任务。
第三，数据科学和大数据领域需要具备良好的数据分析和问题解决能力。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题场景和需求，选择合适的数据分析方法和工具，合理地进行数据清洗、数据整合和数据挖掘，从而得出准确的结论和预测。
良好的数据分析和问题解决能力对于数据科学和大数据领域的人才来说至关重要。
第四，数据科学和大数据领域还面临一些挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题。
由于大数据的特点，其中可能包含大量敏感的个人信息，如何保护数据的隐私和安全成为了一个重要的问题。
其次是数据质量问题。
大数据中往往存在着数据缺失、噪声和异常值等问题，这些问题会对数据分析结果的准确性和可信度造成影响。
因此，我们需要注重数据质量的保证，通过数据清洗和处理等方法解决数据质量问题。
最后，我对数据科学和大数据的未来充满期待。
随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，数据科学和大数据必将发挥更重要的作用。
通过对大数据的深入挖掘和分析，我们可以发现更多有价值的信息，并将其应用于决策、创新和发展中。
